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Testing Imprecise Hypotheses

यह शोध पत्र विभिन्न मानक मॉडलों, जिनमें गॉसियन अनुक्रम (Gaussian sequences) और गैर-पैरामीट्रिक (nonparametric) परिवेश शामिल हैं, के अंतर्गत अनिश्चित परिकल्पनाओं (imprecise hypotheses) के लिए सहनशीलता पड़ोस (tolerance neighborhood) के आकार और परीक्षणों की सांख्यिकीय शक्ति (statistical power) के बीच मूलभूत सूचना-सैद्धांतिक व्यापार-बंद (information-theoretic trade-off) को स्पष्ट करता है, साथ ही ऐसे सहनशील परीक्षण (tolerant testing) के लिए शास्त्रीय ची-स्क्वायरड (chi-squared) सांख्यिकी की उप-इष्टतमता (sub-optimality) को भी प्रदर्शित करता है।

Lucas Kania, Tudor Manole, Larry Wasserman, Sivaraman Balakrishnan2026-01-28
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Doubly-Regressing Approach for Subgroup Fairness

यह शोध पत्र एक नवीन सबग्रुप-सबसेट फेयरनेस फॉर्मूलेशन और एक सरोगेट फेयरनेस गैप का लाभ उठाते हुए DRAF एल्गोरिदम का प्रस्ताव करके कई संवेदनशील विशेषताओं वाले सबग्रुप फेयरनेस की कम्प्यूटेशनल और डेटा स्पैरसिटी चुनौतियों को संबोधित करता है, जो मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए कुशलतापूर्वक फेयरनेस गारंटी प्राप्त करता है।

Kunwoong Kim, Kyungseon Lee, Jihu Lee, Dongyoon Yang, Yongdai Kim2026-01-28
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A Functional Approach to Testing Overall Effect of Interaction Between DNA Methylation and SNPs

यह शोध पत्र मात्रात्मक फेनोटाइप पर डीएनए मिथाइलेशन और एसएनपी (SNPs) के एक सेट के बीच समग्र अंतःक्रिया प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए एक कार्यात्मक दृष्टिकोण-आधारित सांख्यिकीय परीक्षण प्रस्तुत करता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह प्रभावी रूप से टाइप I त्रुटि दरों को नियंत्रित करता है और मौजूदा तरीकों की तुलना में बेहतर शक्ति प्रदान करता है।

Yvelin Gansou, Karim Oualkacha, Marzia Angela Cremona, Lajmi Lakhal-Chaieb2026-01-28
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Local Variable and Neighborhood Selection for Firearm Fatality in the Southeast USA

यह शोध पत्र दक्षिण-पूर्वी यूएसए में आग्नेयास्त्र मृत्यु दर के काउंटी-विशिष्ट सामाजिक-आर्थिक चालकों की पहचान करने के लिए SCAD दंड (penalty) का उपयोग करते हुए एक दो-चरणीय स्थानीयकृत चर चयन और अनुमान ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो स्थानिक रूप से सह-संबंधित, ओवर-डिस्पर्सड डेटा को मॉडल करने के लिए सबसे उपयुक्त स्थानिक पड़ोस संरचना को निर्धारित करने के साथ-साथ कार्य करता है।

Debjoy Thakur, Lingyuan Zhao, Soutir Bandyopadhyay2026-01-28
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A class of skew-multivariate distributions for spatial data

यह शोध पत्र मल्टीवेरिएट पारेटो-मिश्रण वितरणों से व्युत्पन्न कोपुला-आधारित स्थानिक मॉडलों के एक लचीले वर्ग को प्रस्तुत करता है जो पूँछ निर्भरता (tail dependence), विषमता, और बल्क एवं चरम व्यवहारों को प्रभावी ढंग से कैप्चर करते हैं, जिसे सिमुलेशन अध्ययनों और एक वास्तविक दुनिया के तापमान डेटासेट अनुप्रयोग के माध्यम से मान्य किया गया है।

Pavel Krupskii2026-01-28
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Direct Doubly Robust Estimation of Conditional Quantile Contrasts

यह शोध पत्र कंडीशनल क्वांटाइल कंपैरेटर (CQC) के लिए एक नवीन प्रत्यक्ष, दोहरी सुदृढ़ (डबली रोबस्ट) एस्टीमेटर का प्रस्ताव करता है जो मौजूदा इनवर्जन-आधारित विधियों की तुलना में बेहतर अनुमान सटीकता प्राप्त करने के साथ-साथ स्पष्ट मॉडलिंग और व्याख्या को सक्षम बनाता है, जैसा कि सैद्धांतिक विश्लेषण, सिमुलेशन और एक वास्तविक दुनिया के रोजगार अध्ययन के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Josh Givens, Song Liu, Henry W J Reeve, Katarzyna Reluga2026-01-28
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Coarsened data in small area estimation: a Bayesian two-part model for mapping smoking behaviour

यह शोध पत्र एक बेयसियन टू-पार्ट यूनिट-लेवल स्मॉल एरिया एस्टीमेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो इतालवी क्षेत्रों और आयु समूहों के लिए धूम्रपान की व्यापकता और तीव्रता के अनुमानों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए डेटा के मोटे होने (कोर्सनिंग) की प्रक्रियाओं को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जो सिमुलेशन और अनुभवजन्य अनुप्रयोग के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ऐसी डेटा सीमाओं की अनदेखी करने से पक्षपाती परिणाम प्राप्त होते हैं।

Aldo Gardini, Lorenzo Mori2026-01-28
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Revisiting Incremental Stochastic Majorization-Minimization Algorithms with Applications to Mixture of Experts

यह शोध पत्र एक वृद्धिशील स्टोकेस्टिक मेजरइज़ेशन-मिनिमाइज़ेशन (Majorization-Minimization) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है और सैद्धांतिक रूप से मान्य करता है जो स्पष्ट लेटेंट वेरिएबल्स के बिना उच्च-मात्रा वाले स्ट्रीमिंग डेटा को संभालने के लिए स्टोकेस्टिक EM का सामान्यीकरण करता है, जो सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के विशेषज्ञों के मिश्रण (mixture of experts) प्रतिगमन कार्यों पर मानक ऑप्टिमाइज़र्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

TrungKhang Tran, TrungTin Nguyen, Gersende Fort, Tung Doan, Hien Duy Nguyen, Binh T. Nguyen, Florence Forbes, Christophe (…)2026-01-28
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Lord's 'paradox' explained: the 50-year warning on the use of 'change scores' in observational data

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके लॉर्ड के 50 साल पुराने विरोधाभास को हल करता है कि न तो परिवर्तन-स्कोर (change-score) तुलनाएँ और न ही बेसलाइन-समायोजित अनुवर्ती (baseline-adjusted follow-up) तुलनाएँ अवलोकनात्मक डेटा में कारण प्रभावों का विश्वसनीय रूप से अनुमान लगा सकती हैं, क्योंकि वे विशिष्ट पूर्वाग्रहों से ग्रस्त होती हैं, जिससे स्पष्ट रूप से सुपरिभाषित अनुसंधान प्रश्नों और जी-मेथड्स (g-methods) जैसे उन्नत कारण अनुमान विधियों की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर प्रकाश पड़ता है।

Peter W. G. Tennant, Georgia D. Tomova, Eleanor J. Murray, Kellyn F. Arnold, Matthew P. Fox, Mark S. Gilthorpe2026-01-27
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Bias-Aware Conformal Prediction for Metric-Based Imaging Pipelines

यह शोध पत्र मेडिकल इमेजिंग पाइपलाइनों में व्यवस्थित पूर्वाग्रहों (systematic biases) के कारण कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन (Conformal Prediction) में होने वाली दक्षता हानि को संबोधित करता है, जो सैद्धांतिक और अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करता है कि विषम भविष्यवाणी अंतराल (asymmetric prediction intervals) ऐसे पूर्वाग्रहों के प्रति सुदृढ़ रहते हैं जबकि सममित अंतराल (symmetric intervals) अतिरंजित हो जाते हैं, जिससे डाउनस्ट्रीम क्लिनिकल मेट्रिक्स में विश्वास उपायों को बेहतर बनाने के लिए इष्टतम फॉर्मुलेशनों के चयन हेतु दिशा-निर्देश प्रदान किए जाते हैं।

Matt Y. Cheung, Tucker J. Netherton, Laurence E. Court, Ashok Veeraraghavan, Guha Balakrishnan2026-01-27